抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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並列化における主要な課題の一つは,従来の技術と応用スケーラビリティを改善する困難さである。HPXはオーバヘッドを制御しながらノードの飢餓状態と有効潜時を有意に減少させることにより効率的なスケーラブル並列性を提供する。本論文では,将来のベースアルゴリズムを用いた新しい高度にスケーラブルな並列分散N体応用,HPXと実装を提示した。本アルゴリズムと先行技術間の主な違いは,将来ベース要求緩衝液はリモートノードへデータ,同期障壁を除去することを送受信に異なるノード間および各空間方向に沿って用いられていることである。HPXは並列性能の改善をもたらす非同期プログラミングモデルを提供する。1つのノードと分散ノード上の力の計算に対する並列八分木構築のためのHPXを用いた結果は,各当たり20本のコアを持つ128ノードまで上で動作する十億粒子それぞれハイブリッド実装(MPI+OpenMP)[1]と比較して同等のOpenMP実装に比べて約45%と28%平均スケーラビリティ改善を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
